Dalam dunia agen AI, memori adalah kunci untuk menarik pengguna, tetapi juga dapat menjadi kekhawatiran privasi pengguna. Mengambil Holoworld sebagai contoh, kita dapat membahas bagaimana merancang sistem manajemen memori AI yang dapat melindungi privasi pengguna sekaligus meningkatkan pengalaman pengguna.

Pertama, kita dapat membagi memori AI menjadi tiga kategori: sesi sementara, pengaturan preferensi pengguna, dan informasi sensitif. Sesi sementara dihapus setelah percakapan berakhir, pengaturan preferensi pengguna memerlukan persetujuan eksplisit dari pengguna untuk disimpan, sementara informasi sensitif secara default tidak disimpan. Metode pengkategorian ini dapat membantu pengguna mengontrol data mereka dengan lebih baik.

Kedua, sebelum menyimpan data setiap kali, sistem harus memberikan kepada pengguna pilihan otorisasi yang jelas, termasuk opsi saklar dan penjelasan tentang tujuan. Selain itu, menghasilkan "bukti persetujuan" yang dapat diunduh, agar pengguna dapat memverifikasinya di kemudian hari.

Dalam hal penyimpanan data, kita dapat menggunakan metode kombinasi on-chain dan off-chain. Data sensitif setelah diproses dengan desensitisasi atau enkripsi hanya mencatat nilai hash dan catatan otorisasi di on-chain, sementara data aktual disimpan di gudang off-chain yang dapat dicabut. Dengan cara ini, ketika pengguna meminta pencabutan data, kita dapat menghancurkan kunci dan mencatat peristiwa pencabutan di on-chain, memastikan penghapusan data yang sebenarnya.

Untuk memberikan lebih banyak kontrol kepada pengguna, kami dapat mencantumkan semua entri memori di pusat privasi, memungkinkan pengguna untuk menarik kembali berdasarkan entri atau kategori. Ketika memori ditarik kembali, agen AI harus menggunakan balasan default untuk menggantikan memori yang ada, membimbing pengguna untuk membangun kembali hubungan kepercayaan.

Selain itu, kami dapat menetapkan mekanisme kadaluarsa otomatis untuk memori yang tidak aktif dalam jangka panjang, secara berkala membersihkan dan memberi tahu pengguna, untuk mengurangi beban penyimpanan data jangka panjang. Pada saat yang sama, simpan log operasi yang tidak dapat diubah, mencatat siapa yang meminta untuk menyimpan atau menarik data dan kapan, untuk memberikan dukungan bukti bagi kemungkinan sengketa yang terjadi.

Untuk mendorong pengguna berbagi data anonim yang tidak sensitif, kita dapat merancang mekanisme insentif privasi, seperti memberikan imbalan mata uang virtual kepada pengguna yang bersedia berbagi data, sambil memastikan bahwa mereka dapat mencabut izin kapan saja.

Akhirnya, dalam implementasi teknis, kita dapat menggabungkan teknologi canggih seperti privasi diferensial atau bukti nol untuk lebih mengurangi risiko kebocoran data. Pada saat yang sama, kita juga perlu merancang kebijakan privasi default yang memenuhi persyaratan lokal sesuai dengan undang-undang dan peraturan di berbagai daerah.

Dengan langkah-langkah ini, kita dapat membangun sistem manajemen memori AI yang dapat melindungi privasi pengguna dan memberikan layanan yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan tingkat kepercayaan pengguna terhadap agen AI dan keterikatan penggunaan.